定制垂直行业自己的大语言模型需要以下步骤：
收集数据：
数据是训练大语言模型的基础，需要收集大量具有代表性的数据，以便为模型提供训练数据。可以通过网络爬虫、人工标注等方式来获得数据。
清洗和标注数据：
对于收集到的数据，需要对其进行清洗和标注。清洗数据是指对数据中的噪声、重复、错误、无关等元素进行清理和过滤。同时，也需要对数据进行标注，标注出每个样本的类别、语义和内容等信息，以便为模型提供有意义的训练数据。
设计模型结构：在数据清洗和标注之后，需要设计模型结构。模型结构的设计主要包括选择合适的大模型的类型、模型的架构、模型的框架等方面。
训练模型：
在模型架构设计完毕之后，需要对模型进行训练。在训练模型时，需要根据数据的质量和数量，选择合适的训练策略，包括学习率调整、批量大小、正则化和优化器等方面。
模型调优：
当训练结束之后，需要对模型进行调优。调优的目的是为了提高模型的性能和准确度，需要对训练数据集和测试数据集的表现进行评估，以及测试模型并应用于实际任务。
模型集成与应用：
经过数据清洗、模型设计、训练和调优等步骤，最终需要将所建立的大语言模型集成到自己的垂直行业应用中，并应用于实际业务中，从而提高业务的效率和质量。
需要注意的是，定制垂直行业自己的大语言模型需要具备一定的机器学习和自然语言处理领域的专业技能，包括Python编程、深度学习算法、自然语言处理技术等。除此之外，还需要具备大量的数据资源和充足的时间和资源来进行模型的训练和调整。
